TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"

这个错误通常表示你传递给函数的参数类型不正确。在这种情况下，你需要传递一个 pandas 对象的可迭代集合，但你传递了一个 pandas DataFrame 对象。你需要将 DataFrame 转换为 pandas 对象的可迭代集合。方法是使用 `iterrows()` 函数，它将返回一个迭代器，可以用来遍历 DataFrame 中的每一行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 遍历 DataFrame 中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'], row['B'])

在这个示例中，使用 `iterrows()` 函数遍历 DataFrame 中的每一行，并打印每一行中列名为 'A' 和 'B' 的值。你可以根据自己的需要修改代码。

相关问题

pandas TypeError: argument of type 'float' is not iterable

这个错误通常是由于尝试迭代一个 float 类型的变量引起的。在 Pandas 中，这通常是由于尝试在一个包含缺失值的列中进行迭代操作引起的。如果你尝试迭代一个包含缺失值的 Pandas Series 或 DataFrame 列，你可能会遇到这个错误。

为了避免这个错误，你可以先使用 Pandas 的 isna() 方法来检查数据集中是否存在缺失值，然后再进行迭代操作。示例如下：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的 Pandas Series
s = pd.Series([1, 2, None, 4])

# 检查数据集中是否存在缺失值
if s.isna().any():
    print("The series contains missing values.")
else:
    # 迭代操作
    for value in s:
        print(value)

输出结果为：

The series contains missing values.

如果你想在迭代时跳过缺失值，你可以使用 Pandas 的 dropna() 方法来删除缺失值，示例如下：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的 Pandas Series
s = pd.Series([1, 2, None, 4])

# 删除缺失值
s.dropna(inplace=True)

# 迭代操作
for value in s:
    print(value)

输出结果为：

1
2
4

df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) 这句话报错：argument of type 'method' is not iterable File "C:\Users\Dell\Desktop\数据处理作业lhq11111.py", line 11, in <module> df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) TypeError: argument of type 'method' is not iterable，请为我解释一下为什么及如何修改

这个错误提示是因为在这行代码中，`train_data` 是一个 pandas DataFrame 对象，而 `pd.read_csv` 函数的第一个参数应该是 csv 文件的路径，而不是 DataFrame 对象。因此，应该将这行代码修改为：

df_train_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv", names=columns)

同理，将 `test_data` 的读取代码修改为：

df_test_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv", names=columns, skiprows=1)

这样应该就可以正确读取训练集和测试集数据了。